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Apex Review: Callstack's React Native Coding Model at $0.50 per Million Tokens
Pick Apex for React Native or Next.js code at a low price; for broad general knowledge, Callstack says frontier models still do better.
Freedom Score
Noch nicht getestet
- Preis
- 1,13 $ pro 1 Mio. gemischte Tokens (3 Eingabe : 1 Ausgabe)
- Ausgabetempo
- 141 Tok./s
- Erfolgsquote
- Daten werden gesammelt
Apex is a coding model from Callstack, the React Native consultancy, generally available since 1 October 2026. Callstack positions it for everyday agent work, with its focus on React Native and then Next.js and React for the web. On our API it is one OpenAI-compatible chat endpoint with a 262,144-token window, replies up to 131,072 tokens, tool calling and streaming, at $0.50 per million input tokens and $3 output.
- SpicyAPI Engineering
- Getestet am 28. Okt. 2026
- Methodik v3.3 →
- Wir verkaufen diese Modelle; der Preis zählt nicht →
The verdict
This is a catalogue review: we have not run our own quality or content tests. Callstack publishes 87.8% on its React Native evals against 88.6% for Claude Opus 5.5, and 96.8% on Next.js evals with docs in context (90.3% without). Those are Callstack's numbers, and Callstack says frontier models still do better on broad general-knowledge tasks.
That makes Apex a specialist: the interesting claim is near-frontier React Native results at a fraction of frontier prices, and it is one you should check on your own repository.
Key facts
- Tested by us: catalogue check and launch smoke run only, no quality or content tests; eval numbers are Callstack's
- Price: $0.50 per million input tokens, $0.20 cached and $3 output
- Limits: 262,144-token context, replies up to 131,072 tokens (default 4,096), up to 256 messages and 128 tools per request
- Reasoning: none, low, medium or xhigh; medium is the default
- Input: text; image parts are accepted but not documented by the publisher
- Sources: the scoring rules are on our review methodology page, and the full parameter list is on the Apex model page.
Was uns gefallen hat und was es bremst
Was uns gefallen hat
- Specialised on React Native. Callstack trained it on React Native documentation, source and repository-grounded discussions.
- Next.js and React too. Callstack publishes Next.js evals of 96.8% with docs in context.
- A low price for a coding model: $0.50 in and $3 out.
- Reasoning from none to xhigh so quick edits stay cheap.
- Tools and streaming. Up to 128 function definitions, parallel calls on by default.
Was es bremst
- A specialist. Callstack says frontier models are better on broad general-knowledge tasks.
- Image input is unverified. The schema accepts image parts but Callstack lists text only.
- No high or max level. The reasoning options are none, low, medium and xhigh.
- No
response_formatfield on this endpoint. - Evals are the publisher's. We have not reproduced them.
What we tested
We have not run Apex through our capability sets or content levels. This page uses Callstack's product pages and launch post (dated 1 October 2026), the limits and parameters of our endpoint and the live price on the model page. The Next.js evals are published on nextjs.org (31 tasks, pass@4, 25 September 2026); we have not rerun them.
Prompts that worked
Starting points based on the endpoint's shape, not prompts we benchmarked.
1. Review a list screen. The workload Callstack built the model for.
Review a React Native list screen for unnecessary renders and propose a focused patch.2. A tool step. One function, tool_choice set to auto.
Call report_status with status ready.Settings that matter: reasoning_effort none or low for quick edits and explanations, xhigh for a bug that spans several files; reasoning tokens count toward max_tokens, so raise it above 4,096; paste the relevant docs into context for Next.js work, since Callstack's higher Next.js number was with docs.
Roleplay and how far it writes
We have not tested Apex on our content levels yet, so this review makes no claim about how far it writes or how often it softens or refuses. The model page carries no content-test results for it either. On our API we add no content filter; whatever comes back is the model's own behaviour.
Not tested yet: all five content levels, roleplay quality over many turns, and languages other than English. We will add results here once the runs are done.
Every character in a request should be an adult, keep real, identifiable people out of it, and you're responsible for the law where you publish.
Alternatives
- A broad frontier model? Claude Sonnet 5.5 is a measured option for general work.
- Open weights, million-token window? Beam 1.0 is text-only at $1 in and $3 out.
- Cheaper, long window? Claude Haiku 5.5 has a full review.
So kommt Apex auf seinen Spicy Index
Jede Dimension unten führt zu ihrer vollständigen Herleitung: aus welcher Tabellenzeile jeder Punkt stammt und warum Punkte fehlen.
- Öffentliche Ranglisten 40 % der Qualität
- Noch nicht getestet
- Rollenspiel 15 % der Qualität
- Noch nicht getestet
- Kreatives Schreiben 15 % der Qualität
- 65,6
- Befolgen von Anweisungen 15 % der Qualität
- 100,0
- Gedächtnis bei langem Kontext 15 % der Qualität
- Noch nicht getestet
- Fähigkeiten 10,5 % Gewicht
- 49,0
- Freedom Score 30 % Gewicht
- Noch nicht getestet
Noch kein exakter Treffer auf einer der erfassten öffentlichen Ranglisten. So funktioniert es
Unsere Rollenspiel-Testreihe ist für dieses Modell noch nicht gelaufen. So funktioniert es
Unsere Testreihe zu langem Kontext ist für dieses Modell noch nicht gelaufen. So funktioniert es
Die Freiheit wurde noch nicht oder nicht ausreichend getestet. Der Index behält den ursprünglichen Qualitäts- und Fähigkeitsscore, wird als vorläufig markiert und erhält weiterhin einen Rang. Fehlende Belege sind keine Null. So funktioniert es
Die Freiheit wurde noch nicht oder nicht ausreichend getestet. Der Index behält den ursprünglichen Qualitäts- und Fähigkeitsscore, wird als vorläufig markiert und erhält weiterhin einen Rang. Fehlende Belege sind keine Null.
Vollständigen Testbericht öffnen →Fähigkeiten, Punkt für Punkt
Punkte aus der öffentlichen Bewertungstabelle. Hochskalierte Stufen und von uns gesetzte Grenzen zählen nicht.
- Kontextfenster (laut Hersteller)Nicht angegeben
- 0,0 / 30
- Input-Modalitäten auf SpicyAPIText sowie Bilder
- 12,0 / 25
- Tool-NutzungTools und tool_choice
- 15,0 / 15
- Strukturierte AusgabeNicht unterstützt
- 7,0 / 15
- Reasoning-Steuerung4 Stufen: none · low · medium · xhigh
- 15,0 / 15
Was Apex auf SpicyAPI kann
Direkt aus der aktuellen Modellspezifikation auf SpicyAPI. Manche Hersteller bieten in ihren eigenen Apps mehr; hier steht, was Sie heute über unsere API aufrufen können.
| Merkmal | Chat |
|---|---|
| Kontextfenster | 262.144 Tokens |
| Max. Ausgabe pro Anfrage | 131.072 Tokens |
| Reasoning-Stufen | none · low · medium · xhigh |
| Tool-Aufrufe | Ja |
| Strukturierte Ausgabe | Nein |
Wie lange es wirklich dauert
Gemessen an echten Jobs der letzten 30 Tage, von der Anfrage bis zum fertigen Ergebnis. Die Zeiten umfassen auch unsere eigenen Testläufe.
- Ausgabetempo
- 141 Tok./sInklusive Zeit bis zum ersten Token
- Erfolgsquote
- Daten werden gesammelt
Eine Zeit erscheint, sobald mindestens 10 abgeschlossene Jobs vorliegen. Erfolgsquoten zählen nur Kunden-Jobs und bleiben für alle Modelle verborgen, bis volle 30 Tage Traffic vorliegen.
Modelle, die statt Apex infrage kommen
Anthropic
Claude Sonnet 5.5
A broad frontier model?
- Spicy Index
- 79,6+1,9
- Freedom Score
- 88,3
- Preis
- 4,00 $+256 %/ 1 Mio. Tokens · Eingabe/Ausgabe 3:1
Reflection
Beam 1.0
Open weights, million-token window?
- Spicy Index
- 68,9−8,8
- Freedom Score
- —
- Preis
- 1,50 $+33 %/ 1 Mio. Tokens · Eingabe/Ausgabe 3:1
Anthropic
Claude Haiku 5.5
Cheaper, long window?
- Spicy Index
- 76,4−1,3
- Freedom Score
- 77,8
- Preis
- 0,20 $−82 %/ 1 Mio. Tokens · Eingabe/Ausgabe 3:1
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FAQ zu Apex
Apex selbst ausprobieren
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1,13 $ pro 1 Mio. gemischte Tokens (3 Eingabe : 1 Ausgabe)
Weitere Reviews
Zu den Ranglisten →GPT 6.1 Terra
Pick GPT 6.1 Terra for high-volume screens, documents and writing where reasoning_effort none helps; so far we have run only launch checks, no scored tests.
- Spicy Index
- 79,9
- Freedom Score
- —
Getestet am 28. Okt. 2026
Review lesenKimi K3.1 Pro
Pick Kimi K3.1 Pro for long-context work with screenshots and clips when you accept always-on thinking; so far we have run only launch checks, no scored tests.
- Spicy Index
- 80,4
- Freedom Score
- —
Getestet am 28. Okt. 2026
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Grok 4.3
Grok 4.3 für ein riesiges Kontextfenster, einen echten Reasoning-Aus-Schalter und unzensierte Texte zum niedrigen Preis; nicht bei Bedarf für Datei-Uploads.
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